大数据助推信贷风险管理创新分析

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摘要：金融与科技的结合是未来金融行业发展的必然趋势，利用大数据助推信贷风险管理创新工作是“金融+科技”的显著体现。大数据技术在信贷风险管理中的应用，能够通过真实刻画客户画像，为商业银行的信贷风险管理提供具体的应对策略，有效提升其信贷风险管理水平。基于此，从当前大数据技术在信贷风险管理中的应用，挖掘其应用问题，从而提出针对性的解决措施，充分发挥大数据助推信贷风险管理。

关键词：大数据；信贷；风险管理

近年来，大数据技术在金融行业得到了广泛的应用，国内越来越多的商业银行纷纷借助大数据技术，尝试搭建信贷风险管理的新格局，全面增强信贷风险的全过程管控。然而受多方面因素的影响，大数据技术在信贷风险管理的应用进程并不顺利，暴露了一系列的问题，在此基础上，探究未来大数据助推信贷风险管理创新路径。

一、大数据在信贷风险管理应用中的问题

（一）数据挖掘难度大。从宏观角度分析，大数据技术在信贷风险管理的应用时间尚短，国内大部分的金融机构还没有建立成熟的管理机制，尤其是行业之间的信息共享机制建设严重不足。这一局面导致在信贷风险管理过程中，数据挖掘的难度极大，也就难以对客户形象进行真实而全面的刻画，从而严重影响后续的信贷风险管理精准度。数据挖掘是大数据助推信贷风险管理的基本前提，结合当前国内金融机构的大数据应用状况分析，其大数据挖掘能力基本上是依赖于其各自原有的数据储备，且各个金融机构的数据库还是孤立的，很大程度上影响了数据挖掘的客户细分管理价值。通过数据挖掘技术，通过客户画像能够为信贷风险识别开辟全新的思路，然而由于金融数据信息更新频率高、处理难度大，导致数据挖掘精确度无法保证，从而使得依赖于数据挖掘技术的信贷风险管理过程复杂且无法控制，影响了其信贷风险管理效果。（二）行业标准和规范不完善。国内关于大数据信贷风险管理应用起步较晚，其应用过程仍处于极为不成熟的阶段，对于金融行业大数据应用的行业标准和规范建设不足。一方面，国内的大数据应用缺乏统一的数据共享开放标准，导致行业之间的大数据的互动和交流存在极大的阻碍，尤其是各个金融机构之间的数据无法真正实现共享开放。另一方面，金融科技下随着大数据技术在信贷风险管理中的应用，对于行业间的行业标准和规范建设需求也就越高，仅靠当前的自我管理，不仅不能达到信贷风险管理目标，甚至还可能产生其他不可预料的风险。（三）大数据应用程度低。从整体上分析，当前金融机构的大数据应用程度，并没有实现预期的目标。当前大数据在信贷风险管理应用中，由于大数据规模和质量不高、数据平台建设不足等多方面的因素，导致当前大数据应用难以满足信贷风险管理的转型需求，且大数据的应用反馈机制并不灵活。另外，金融科技下，大数据信贷风险管理应用机制并不成熟，无法充分发挥大数据挖掘和风险预警价值，也就无法为金融机构的信贷风险管理提供数据挖掘和分析决策支持。

二、大数据助推信贷风险管理创新路径

（一）深挖数据挖掘分析价值。金融科技下，大数据应用价值的实现关键在于数据挖掘能力，大数据挖掘技术应用的越深，其价值也就越大。只有当大数据达到一定规模时，才能真正满足金融机构信贷风险管理的需求，如信贷风险管理制度、监测分析、预警分析等，从而实现精准管控信贷风险。因此，针对当前大数据在信贷风险管理应用过程中的数据挖掘问题，可以从以下方面着手：一方面，逐步推进金融行业间大数据共享开放平台的建设，解决国内各个金融机构之间的数据孤立问题，以最低数据共享开放标准为切入点，创新行业间的数据共享合作模式，实现行业间的基本数据流通目标，以促进行业间的大数据挖掘价值的实现。另一方面，在大数据共享开放平台建设的基础上，加强行业间大数据应用成果的互动交流，建立完善的数据行业的长效沟通机制，无障碍交流行业间的大数据技术成果，以充分满足数据挖掘价值在信贷风险管理应用需求。（二）建立大数据标准规范。从行业整体分析，可知当前国内金融机构的信贷风险管理，对于大数据的应用缺乏整体的科学规划，难以全面发挥大数据对于信贷风险管理中的应用价值。因此，针对当前行业间大数据标准和规范缺失的问题，具体可以从以下方面着手：一方面，针对当前金融行业间对于大数据应用的引导缺失问题，应结合国内金融发展实际状况，科学提出大数据在信贷风险管理的应用指导规范，进一步明确大数据助推信贷风险管理目标、方向、具体措施等，建立行业间的大数据应用标准规范，从而实现金融机构信贷风险管理合力，有效提升金融行业信贷风险管理整体能力。另一方面，完善金融行业的大数据标准和规范，协同国内金融行业历练，制定统一的大数据标准和规范，对信贷风险管理中的大数据技术应用范围、方式、权限提出明确的规范，实现严格的标准化、规范化管理，从而有效保障大数据在信贷风险管理中的应用能够有序、健康、和谐的展开。（三）拓展大数据应用深度。结合当前行业间大数据在信贷风险管理应用状况，可知大数据应用程度仍较低，多是停留在客户形象刻画，客户信用评估等方面，其大数据信贷风险管理应用价值有待进一步推展。因此，在金融科技背景下，大数据信贷风险管理的应用深度拓展，可以从以下几个方面着手：一方面，对于现有的客户形象刻画，客户信用评估应用，应进一步拓展信息收集的范围，包括客户互联网行为、金融交易行为，以进一步提升客户形象刻画的精准程度，并提升信用评估预测信贷风险的能力，弥补当前国内客户征信系统的不足。另一方面，进一步拓展大数据信贷风险预警监控体系，建立信贷风险管理的事前预警、事中监控、事后监督的全过程监控流程，充分发挥大数据信贷风险预警价值，有效提高信贷风险管理能力。

参考文献：

[1]李小西.商业银行大数据信贷业务风险管理[J].科技经济导刊,2019,27(10):192+191.

[2]黄薷丹.大数据时代下商业银行信贷风险管理策略研究[J].产业创新研究,2018(11):75-76+89.

[3]张莉.大数据背景下商业银行信贷风险管理的完善思考[J].全国流通经济,2018(26):96-97.

作者:徐源 单位:北京建筑大学